Algorithmic Aspects of Analysis, Prediction, and Control in Science and Engineering : An Approach Based on Symmetry and Similarity
Lingua: inglese
Editore: Springer, Berlin, Springer, 2014
Serie: Libro 10 di 378 - Studies in Systems, Decision and Control
- Rilegato
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Codice articolo 9783662449547
- Titolo
- Algorithmic Aspects of Analysis, Prediction, and Control in Science and Engineering : An Approach Based on Symmetry and Similarity
- Autore
- Jaime Nava
- Editore
- Springer, Berlin, Springer
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3662449544
- ISBN 13
- 9783662449547
- Peso dell'articolo
- 362 grammi
- Dimensioni
- 242x162x11 mm
- Serie
- Libro 10 di 378: Studies in Systems, Decision and Control
This book demonstrates how to describe and analyze a system's behavior and extract the desired prediction and control algorithms from this analysis. A typical prediction is based on observing similar situations in the past, knowing the outcomes of these past situations, and expecting that the future outcome of the current situation will be similar to these past observed outcomes. In mathematical terms, similarity corresponds to symmetry, and similarity of outcomes to invariance.
This book shows how symmetries can be used in all classes of algorithmic problems of sciences and engineering: from analysis to prediction to control. Applications cover chemistry, geosciences, intelligent control, neural networks, quantum physics, and thermal physics. Specifically, it is shown how the approach based on symmetry and similarity can be used in the analysis of real-life systems, in the algorithms of prediction, and in the algorithms of control.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book demonstrates how to describe and analyze a
system's behavior and extract the desired prediction and control
algorithms from this analysis. A typical prediction is based on observing similar
situations in the past, knowing the outcomes of these past
situations, and expecting that the future outcome of the current
situation will be similar to these past observed outcomes. In
mathematical terms, similarity corresponds to symmetry, and
similarity of outcomes to invariance.
This book shows how symmetries can be used in all classes of algorithmic problems of
sciences and engineering: from analysis to prediction to control.
Applications cover chemistry, geosciences, intelligent control,
neural networks, quantum physics, and thermal physics.
Specifically, it is shown how the approach based
on symmetry and similarity can be used in the analysis of real-life systems, in the
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